变量定义： eg： a = 1 b = 1 定义变量a时可以理解为 程序在内存地址中申请了一块地址存储数字1， 然后给这块地址起了一个别名叫 "a"并将 1的引用计数+1， 在定义变量b时又给这块地址起了别名叫"b"并将 1的引用计数+1。 变量名与变量值是一种绑定关系，变量名本身并没有储存值的功能 ...
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2021-07-14 20:06:00
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PHP变量回收1 离开页面2 unset
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2019-11-16 13:21:00
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分布滞后与自回归模型文章目录分布滞后与自回归模型@[toc]1 滞后效应与滞后变量模型1.1 什么是滞后效应1.2 滞后效应产生的原因1.3 滞后变量模型1.31 分布滞后模型1.32 自回归模型2 分布滞后模型的估计2.1 分布滞后模型估计的问题2.2 经验加权估计法2.3 阿尔蒙法3 自回归模型构建3.1 库伊克（Koyck）模型3.2 自适应预期模型3.3 局部调整模型4 自回归模型的估计4
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2023-12-10 14:40:57
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以下是在知乎上看到的比较好的介绍工具变量法结果解读的文章，学习如下： 用IV做2SLS回归时，需要对IV进行三个方面的检验： 1.不可识别检验，也就是IV的个数是否少于内生解释变量的个数，使用的统计量是Anderson LM 统计量/Kleibergen-Paap rk LM统计量。这里p值小于0.01说明在 1%水平上显著拒 绝“工具变量识别不足”的原假设，也就是要求p值不能大于0.1。加ro
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2023-11-28 15:06:04
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前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展。因为虚拟变量的原理其实非常简单，所以如
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2023-08-11 13:26:03
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## Python哑变量回归
### 1. 引言
在统计学和机器学习中，回归分析是一种用于探索和建立变量之间关系的方法。回归分析可以用于预测和解释变量之间的关系，通过建立一个数学模型，使得给定输入变量可以预测输出变量的值。在实际应用中，很多变量不是连续型的，而是离散型的。这时候，哑变量回归就是一个常用的方法。
哑变量回归，也叫做虚拟变量回归或指示变量回归，是一种将离散变量转换为虚拟变量的方法
原创
2023-08-24 20:23:43
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前言 构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。 原理趣析 至于虚拟变量的官方解释和值得参考的短小精悍的论文集和虚拟变量的深
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2023-08-17 16:26:52
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多变量其实多变量就是多增加了几个特征变量。本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子：想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。 这里有几点需要注意的：学习了多变量之后因为元素较多，所以最好使用向量，矩阵乘法对其进行表示。多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如
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2023-12-22 21:06:55
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1.多变量线性回归/多元线性回归
多变量线性回归 又可称作 多元线性回归，即使用多个特征值/变量来预测y。
1.单变量线性回归中，只有一个单一特征值/变量值(房子面积x)，那么希望用这个特征值/变量值来预测y(房屋价格)。
单变量的假设函数：hθ(x)=θ
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2023-12-18 15:20:38
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本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。简介希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。相关视频动机事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。其次，该方法是贝叶斯方法，也就是说，概率是以相信程度的方式解释
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2024-07-05 06:07:59
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无论是生成模型还是判别模型，都可作为一种分类器（classification）来使用；1. 分类与回归（1）分类的目标变量是标称型数据（categorical data），0/1，yes/no（2）回归：连续型（numeric data），鲍鱼的年龄，玩具的售价对于分类问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测（pred
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2024-03-20 09:05:33
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一 、Multiple Features — 多维特征 本节将介绍一种更有效的线性回归形式。这种形式适用于多个变量或多个特征的情况。 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，如下。用房屋面积x预测房子价格y。下面的公式就是我们所说的“假设”，其中x就是唯一的特征量。 现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x
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2024-04-18 21:21:56
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6.1 the linear model 简单线性回归 最简单回归模型是预测变量y和单一预测因子x存在线性关系 Beta0和beta1分别表示截距和斜率。Beta0表示当x=0时，预测值y；beta1表示平均预测变化y是由于x增加1个单位引起的。 在这里，除非强制要求回归线穿过‘原点’，否则它应该始终包含在截距，即使当x=0时，截距与y的关系似乎不make sense。多重线性回归（multipl
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2023-09-06 23:00:57
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在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一
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2023-10-28 12:28:00
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在讲Python变量前，了解一下Python内部运行的环节： Python代码到机器码，中间经过了解析器和PVM 解析器：对Python代码进行了编译，编译成字节码的内容，字节码以*.pyc结尾 PVM：字节码再编译成机器码， 1. Python的概念层级 概念层级即程序 表达式：创建、处理对象 语句
# Python多虚拟变量回归
在统计学和机器学习中，回归分析是一种用于探索变量之间关系的方法。而多虚拟变量回归是回归分析的一种扩展，它适用于当自变量是分类变量时。在本文中，我们将介绍Python中如何进行多虚拟变量回归，并使用代码示例说明其实现过程。
## 什么是多虚拟变量回归？
多虚拟变量回归是一种用于处理分类变量的回归方法。在回归分析中，自变量通常是连续的数值型变量，但有时候自变量是分
原创
2024-03-06 04:40:17
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前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
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2024-06-14 08:14:46
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# Python 用哑变量进行回归分析
在数据科学和统计分析中，回归分析被广泛用于理解变量之间的关系。尤其在处理分类变量时，直接将这些变量纳入模型会导致错误的结果，因此我们需要使用一种特殊的技术——哑变量（Dummy Variables）。本文将介绍哑变量并展示如何在Python中使用它们进行回归分析。
## 什么是哑变量？
哑变量是一种将分类变量转换为数值变量的方式。使用哑变量时，我们为每
# 行业虚拟变量回归Python实现
## 简介
在进行回归分析时，我们常常需要考虑到行业因素对结果的影响。行业虚拟变量回归是一种常用的方法，它将行业变量转换为虚拟变量，以便将其纳入到回归模型中。本文将介绍如何使用Python实现行业虚拟变量回归。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[行业虚拟变量编码]
B --> C[
原创
2023-12-16 07:17:55
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【Linear Regression with One Variable】1. 单变量线性回归模型单变量线性回归是通过给出的样本变量与输出，预测一个变量的对应输出，属于监督学习。单变量与预测输出之间的函数关系的一般化定义如下：我们可以看出，对于不同的和对，会有不同的预测输出。 例如给定样本如下： 我们随意猜测=2，=2，那么则有 当x=1时，预测输出为2+2*1=4，与真实输出之间的误差为3。
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2024-05-10 18:27:58
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